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的业务诉求。 根据前一篇文章,企业A已经通过可信联邦学习功能训练出了一个预测客户时候是高价值用户的模型。 本文主要介绍企业A和大数据厂商B如何通过已有的模型对新的业务数据进行预测。 父主题: 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测
准备工作 准备工作简介 注册账号并实名认证 配置CCE服务 配置IEF服务 TICS服务委托授权 购买TICS服务 授权IAM用户使用TICS 准备数据 启用区块链审计服务(可选) 参考:获取认证信息 配置IEF高可用节点 配置CCE集群子账号权限 购买Model Lite资源池
模型训练 企业A在完成特征选择后,可以单击右下角的“启动训练”按钮,配置训练的超参数并开始训练。 等待训练完成后就可以看到训练出的模型指标。 模型训练完成后如果指标不理想可以重复调整7、8两步的所选特征和超参数,直至训练出满意的模型。 父主题: 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
步骤1:准备工作 如果您是第一次使用TICS,请参考准备工作,完成注册账号并实名认证、配置CCE服务、购买TICS服务、授权IAM用户使用TICS、准备数据、启用区块链审计服务(可选)等一系列准备工作。 本入门示例,是为了演示TICS使用的全流程。组织方在组建空间时,需要至少添加1位合作方。
创建训练型横向联邦学习作业 配置作业的执行脚本,训练模型文件。 执行脚本是每个参与方的计算节点在本地会执行的模型训练、评估程序,用于基于本地的数据集训练子模型。 训练模型文件则定义了模型的结构,会用于每个参与方在本地初始化模型。 图2 配置执行脚本、训练模型文件 配置已方、对方数据集。在
or,选择数据文件的路径,填写数据名称;(2)字段配置中特征字段(x_{特征序号})均配置为字段类型:FLOAT,字段类别:特征,特征类型:连续;标签字段(label)配置为字段类型:INTEGER,字段类别:标签。 图3 配置数据集参数 发布数据集。 图4 发布数据集 数据集发
概述 基于数据胶囊技术,将用户配置属性嵌入到数据加密策略中,只有匹配属性的用户才能打开文件,达到数据出域后仍然主权可控的目的。 进行数据交换的角色分为用数方和供数方,用数方通过发送申请传递数据使用需求;供数方确认使用需求后,创建合约发送到供数方进行签署,一旦合约生效,数据交换作业就可以执行。
group by grade.base_grade Order by grade.base_grade desc 单击右侧的,进行作业配置。 图4 作业配置 单击“保存”,然后“提交审批”并通过后,单击“执行”。等待执行完成后在下方“执行结果”页签查看结果。 图5 执行结果 父主题: 快速入门
群”,进入资源池创建页面。 在资源池创建页面,单击“创建”,进入购买专属资源池页面。 进入购买专属资源池页面后,配置购买参数,各参数说明如表表1所示。 表1 资源池配置参数 参数名称 说明 样例 名称 资源池的名称,创建时会随机生成一个名字。 pool-6e8a 描述 对创建的资源池进行说明。
型的定义文件; 作业发起方配置TICS的横向联邦学习作业,启动训练; 模型参数、梯度数据在TICS提供的安全聚合节点中进行加密交换; 训练过程中,各参与方计算节点会在本地生成子模型,由TICS负责安全聚合各子模型的参数,得到最终的模型; 空间的整体配置通过空间管理员进行统一管理。
TICS基于安全隐私策略的数据安全防护会自动拒绝不合法的SQL语句执行,但当安全规则限制过强的时候,可能会影响正常业务的执行。 对此TICS 提供作业审批功能。配置生效后,所有的计算任务执行时,均会生成审批报告,提交到数据提供方侧,由提供方确认关联数据集的用途和风险。关联参与方都同意后,才能执行SQL作业。
b" }, "agent_deploy_bcs" : null, "agent_deploy_node" : { "ecs_server_id" : "5461246e-29fc-4016-b422-4b0db86a89a6", "node_id" :